📜
Нейронные сети и обработка текста
  • Содержание курса
  • Введение
    • Естественный язык и текст
    • Особенности обработки естественных языков
    • Лингвистический анализ
    • Извлечение признаков
    • Прикладные задачи обработки текста
  • Векторная модель текста и классификация длинных текстов
    • Векторная модель текста и TF-IDF
    • Создаём нейросеть для работы с текстом
    • Теоретические задачи: Векторная модель текста
    • Семинар: классификация новостных текстов
  • Базовые нейросетевые методы работы с текстами
    • Общий алгоритм работы с текстами с помощью нейросетей
    • Дистрибутивная семантика и векторные представления слов
    • Семинар: рецепты еды и Word2Vec на PyTorch
    • Теоретические вопросы: Дистрибутивная семантика
    • Основные виды нейросетевых моделей для обработки текстов
    • Свёрточные нейросети для обработки текстов
    • Семинар: POS-тэггинг свёрточными нейросетями
    • Теоретические вопросы: Свёрточные нейросети в обработке текстов
  • Языковые модели и генерация текста
    • Untitled
  • Преобразование последовательностей
    • Untitled
  • Transfer learning, адаптация моделей
    • Untitled
  • Финальное соревнование на kaggle и заключение
    • Untitled
Powered by GitBook
On this page
  • Введение
  • Векторная модель текста и классификация длинных текстов

Was this helpful?

Содержание курса

NextЕстественный язык и текст

Last updated 5 years ago

Was this helpful?

Ссылка на Stepik:

Введение

Векторная модель текста и классификация длинных текстов

https://stepik.org/course/54098/syllabus
Естественный язык и текст
Особенности обработки естественных языков
Лингвистический анализ
Извлечение признаков
Прикладные задачи обработки текста
Векторная модель текста и TF-IDF